💡今日のテーマ
多くの企業が「AIを導入しても精度が上がらない」と悩む理由は、実は社内データの書き方にあります。
AIは“人間の言葉”ではなく、“構造のある日本語”でなければ正確に理解できません。
言い換えれば、「AIが読めるように整えた文書」が、最速の生産性向上策になります。
📊なぜ今これが重要なのか
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AIの理解精度は「入力の質」で決まる
たとえば「顧客対応報告」「不具合メモ」「会議記録」などに曖昧な表現（例：「なるはや」「多め」「調整中」）が多いと、AIは誤解します。
文書を数値や状態で書く（例：「24時間以内」「80％完了」）だけで、ChatGPTの回答精度が平均で25〜30％改善すると報告されています（出典：日経クロステック, 2024年11月）。 -
無駄な再説明を減らし、意思決定が早くなる
曖昧な社内文書は「AIが再質問を繰り返す」原因。整備された文書なら、質問1回で答えが出ます。
結果的に、社員が“AIに教える時間”を削減でき、日常業務の約15％を自動処理化できた企業もあります（出典：TechCrunch Japan, 2024年10月）。 -
AI教育のコストを抑えられる
AIに学習させる前の「データ整備」は、社内でできる最も低コストな投資です。
整理された文書は、AI人材の外注費を3割削減した企業もあります。
⚙️実践ポイント
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1️⃣ 社内でよく使う50語を定義する
例：「顧客」「案件」「対応完了」など、部署ごとに意味が違う言葉を1枚の表にまとめる。
これが“AIが理解する社内辞書”になります。 -
2️⃣ 定型文テンプレートをつくる
報告書や議事録に「日付・担当・状態・数値」の枠を入れるだけで、AIは格段に読みやすくなります。 -
3️⃣ DifyやGPTで小さく試す
社内の報告書を読み込ませ、AIに「要約・リスク抽出・次の行動提案」を出させてみる。
書き方が整っていれば、AIが“もう一人の管理職”のように働き始めます。
🤝次のステップ
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